Code Knowledge MCP Server

코드 지식 도구

벡터 임베딩을 사용하는 코드 저장소용 지식 관리 도구입니다. 이 도구는 고급 임베딩 기술을 사용하여 코드베이스에 대한 지식을 관리하고 쿼리하는 데 도움을 줍니다.

건물 및 설치

1. 패키지 빌드

먼저 배포 파일을 빌드해야 합니다.

지엑스피1

이렇게 하면 dist/ 디렉토리에 두 개의 파일이 생성됩니다.

• code_knowledge_tool-0.1.0-py3-none-any.whl(설치용 휠 파일)
• code_knowledge_tool-0.1.0.tar.gz(소스 배포판)

2. 패키지 설치

필수 조건

1. Ollama가 설치되어 실행 중인지 확인하세요.

2. 패키지를 설치하세요:

옵션 1: 휠 파일에서 설치(사용 권장)

옵션 2: 편집 가능 모드로 설치(개발용으로 권장)

도구를 수정하거나 개발에 기여하려는 경우 이 옵션이 가장 좋습니다.

RooCode/Cline과의 통합

1. MCP 구성을 설정에 복사하세요.

클라인(VSCode)의 경우:

다음 구성을 추가합니다.

RooCode의 경우:

위와 동일한 구성을 추가합니다.

2. 새로운 도구를 로드하려면 RooCode/Cline을 다시 시작하세요.

메모리 뱅크 및 RAG 컨텍스트 공급자로 사용

이 도구는 프로젝트의 메모리 뱅크 및 RAG 컨텍스트 제공자 역할을 할 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다.

1. 제공된 템플릿을 프로젝트에 복사하세요.

2. 프로젝트 요구 사항에 맞게 .clinerules의 규칙과 패턴을 사용자 정의하세요.

템플릿에는 다음에 대한 포괄적인 지침이 포함되어 있습니다.

• 지식 기반 관리
• RAG 기반 개발 워크플로
• 코드 품질 가이드라인
• 메모리 관리 관행

전체 구성 및 사용 세부 정보는 clinerules_template.md를 참조하세요.

특징

• 코드 지식을 위한 로컬 벡터 저장소
• Ollama를 사용한 효율적인 임베딩 생성
• 다양한 파일 유형 지원
• 컨텍스트 인식 코드 이해
• MCP를 통한 RooCode 및 Cline과의 통합
• RAG 기반 컨텍스트 증강
• 지속적인 지식 저장

요구 사항

• Python 3.8 이상
• Ollama 서비스가 현지에서 운행 중입니다
• 벡터 연산을 위한 chromadb

개발

테스트 실행

본 프로젝트는 엔드 투 엔드 기능 및 MCP 계약 준수에 중점을 둔 통합 우선 테스트 방식을 따릅니다. 테스트 스위트는 다음과 같이 구성됩니다.

1. MCP 계약 테스트
   • 도구 등록 및 실행
   • 자원 관리
   • 지식 운영
   • 오류 처리
2. 패키지 빌드 테스트
   • 설치 검증
   • 종속성 해결
   • MCP 서버 초기화
   • 기본 기능

테스트를 실행하려면:

테스트 환경 요구 사항:

테스트에서는 테스트 실행 사이에 자동으로 정리되는 임시 디렉토리(test_knowledge_store)를 사용합니다.

테스트 전략과 패턴에 대한 자세한 내용은 docs/ 에 있는 문서를 참조하세요.

미래 분배

이 패키지를 pip를 통해 사용할 수 있게 하려면(예: pip install code-knowledge-tool ) 다음을 수행해야 합니다.

1. PyPI 에 계정 등록하기
2. twine 설치: pip install twine
3. 배포판 업로드: twine upload dist/*

하지만 지금은 위에 설명된 로컬 빌드 및 설치 방법을 사용하세요.

특허

MIT 라이센스